Der Greedy-Algorithmus und unendliche Matroide

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1 FernUniversität in Hagen Fakultät für Mathematik und Informatik Bachelorarbeit Der Greedy-Algorithmus und unendliche Matroide Christoph Horst Paderborn, 25. September 2012 Betreuer: Prof. Dr. Winfried Hochstättler

2 Inhaltsverzeichnis Selbständigkeitserklärung Kurzzusammenfassung ii iii 1 Einleitung Der Greedy-Algorithmus und Matroide Der Algorithmus von Kruskal Greedy-Algorithmen ohne Matroide Zu dieser Arbeit Der Greedy-Algorithmus und unendliche Matroide Problemstellung Struktur der Arbeit Notation Endliche und unendliche Matroide Endliche Matroide Dualität Pre-independence spaces Matroide endlichen Ranges Finitäre Matroide Matroide Beziehungen zwischen den Klassen Matroid-ähnlicher Objekte Der Greedy-Algorithmus Gewichtete Matroide Wohlgeordnete Matroide Die Klee sche Formulierung des Greedy-Algorithmus Äquivalenz der beiden Formen Unendliche Matroide und der Greedy-Algorithmus Der iterative Greedy-Algorithmus Der transfinite Greedy-Algorithmus nach Klee Die Rückrichtung Zusammenfassung und offene Fragen 41 A Hypothetisch: Greedy-Algorithmus impliziert finitäres Matroid? 42 Literaturverzeichnis 44 i

3 Selbständigkeitserklärung Hiermit erkläre ich, dass ich diese Bachelorarbeit selbständig verfasst und keine anderen als die angegebenen Quellen und Hilfsmittel verwendet habe. Die Stellen der Arbeit, die anderen Werken dem Wortlaut oder dem Sinn nach entnommen sind, habe ich unter Angabe der Quellen der Entlehnung kenntlich gemacht. Desweiteren versichere ich, dass diese Arbeit noch keiner anderen Prüfungsbehörde vorgelegt wurde. Paderborn, 25. September 2012 Christoph Horst

4 Kurzzusammenfassung In dieser Bachelorarbeit werden die Zusammenhänge zwischen Matroiden und dem Greedy- Algorithmus auf unendliche Matroide erweitert. Es ist bekannt (Klee, 1971), dass der Greedy- Algorithmus für wohlgeordnete finitäre Matroide stets eine optimale Basis liefert. In dieser Arbeit wird gezeigt, dass die Umkehrung dieser Aussage teilweise gilt: Unabhängigkeitssysteme mit abzählbarer Grundmenge, für die der Greedy-Algorithmus stets eine optimale Basis liefert, sind finitäre Matroide.

5 1 Einleitung 1.1 Der Greedy-Algorithmus und Matroide Bei der Lösung von Problemen der kombinatorischen Optimierung ist im Allgemeinen eine Reihe von Entscheidungen darüber zu treffen, welche Elemente aus einer gewissen Menge auszuwählen sind. Oft gibt es dabei mehrere Wahlmöglichkeiten, von denen sich einige später als falsch herausstellen können. Die Greedy-Strategie 1 besteht darin, sich stets lokal optimal zu verhalten, d. h. sich in jedem Schritt für die gerade am günstigsten erscheinende Wahl zu entscheiden und diese Wahl in späteren Schritten niemals zurückzunehmen. Die Greedy-Strategie garantiert nicht in jedem Fall eine optimale Lösung. Eine Vielzahl von Problemen ist jedoch so gestaltet, dass ein Greedy-Algorithmus stets eine optimale Lösung findet. Ein klassisches Problem der kombinatorischen Optimierung ist das Problem des minimalen aufspannenden Baumes (Minimum spanning tree, MST). Gegeben sei ein zusammenhängender Graph G = (V, E) mit der Knotenmenge V und der Kantenmenge E sowie einer Gewichtsfunktion w : E R, die jeder Kante e ein Gewicht w(e) zuordnet. Gesucht ist ein aufspannender Baum, d. h. ein zusammenhängender und zyklenfreier Teilgraph (V, T ) von G mit derselben Knotenmenge wie G, für den das Gesamtgewicht w(t ) = e T w(e) minimal wird. Das MST-Problem wurde erstmals von Borůvka (1926) 2 algorithmisch gelöst. Es existieren eine Vielzahl weiterer Algorithmen zu seiner Lösung; die bekanntesten die Algorithmen von Kruskal und Prim werden wir im Folgenden besprechen Der Algorithmus von Kruskal Der Algorithmus von Kruskal zur Bestimmung eines minimalen aufspannenden Baumes in einem Graphen G = (V, E) beginnt mit einem Teilgraphen (V, T 0 := ), den man als einen Wald mit V Komponenten auffassen kann. In jedem Schritt wird diesem Teilgraphen eine Kante aus E hinzugefügt, die minimales Gewicht hat und deren Hinzufügen nicht dazu führt, dass ein Zyklus entsteht oder anders gesagt, die zwei bisher getrennte Komponenten des 1 gierig. Das englische greedy ist aber auch in deutschsprachigen Texten ein feststehender Begriff. 2 Zu dem tschechischsprachigen Originalartikel gibt es eine Übersetzung des ursprünglichen Wortlautes sowie eine Übersetzung in moderne mathematische Sprache von Nešetřil et al. (2001). 1

6 1.1. Der Greedy-Algorithmus und Matroide Waldes verbindet. Der Algorithmus terminiert nach V 1 Schritten mit einem minimalen aufspannenden Baum. 3 Algorithmus 1 Algorithmus von Kruskal. 1: T 0 := 2: k := 0 3: while T k ist kein aufspannender Baum do 4: Finde eine Kante e E \T k mit minimalem Gewicht, so dass der Teilgraph (V, T k {e}) zyklenfrei ist 5: T k+1 := T k {e} 6: k := k + 1 7: end while 8: return T k Das Interessante an diesem Algorithmus ist die Struktur des Systems der möglichen Kantenmengen, die während der Laufzeit des Algorithmus gebildet werden. Man überlegt sich leicht, dass bei gegebenem Graphen G durch passende Wahl der Gewichtsfunktion w jeder mögliche Wald mit k Kanten im k-ten Schritt des Algorithmus gebildet werden kann. Für Wälder gilt nun: Jede Teilmenge eines Waldes ist wieder ein Wald. Ein nichtleeres Mengensystem mit dieser Eigenschaft ist ein Unabhängigkeitssystem. Außerdem gilt für zwei Wälder verschiedener Größe, dass es stets eine Kante in dem größeren Wald gibt, um die der kleinere Wald ergänzt werden kann, ohne dass ein Zyklus entsteht und er damit die Wald-Eigenschaft verliert. 4 Ein Unabhängigkeitssystem, das auch diese Ergänzungseigenschaft besitzt, heißt Matroid. Im Vorgriff auf spätere Kapitel soll hier bereits die Definition des Begriffes Matroid über die Unabhängigkeitsaxiome gegeben werden. Definition 1.1 (Matroid). Sei E eine endliche Menge und I P(E) ein System von Teilmengen von E. Dann heißt M = (E, I ) Matroid über der Grundmenge E, falls die folgenden Unabhängigkeitsaxiome erfüllt sind: (I1) I. (I2) Ist I I und I I, so ist auch I I. (I3) Sind I 1, I 2 I mit I 1 < I 2, dann gibt es ein Element e I 2 \I 1, so dass I 1 {e} I. Die Elemente von I heißen in diesem Fall unabhängige Mengen, die Elemente des Komplements P(E) \ I entsprechend abhängige Mengen. Eine Basis ist eine maximale unabhängige Menge. Die Existenz von Basen sowie die Gleichmächtigkeit aller Basen eines gegebenen Matroids sind einfache Folgerungen aus Definition 1.1. Man kann nun mithilfe des Matroidbegriffes einen allgemeinen Greedy-Algorithmus formulieren, der für jedes gewichtete Matroid schrittweise eine Basis mit minimalem Gesamtgewicht aufbaut. 3 vgl. Cormen et al. (2001, Kapitel 23) für eine ausführlichere Darstellung der Algorithmen von Kruskal und Prim, die auch detailliert auf den hier unberücksichtigten Aspekt der benutzten Datenstrukturen, die eine effiziente Implementierung erst möglich machen, eingehen. 4 Beweis siehe Aigner (2006, Abschnitt 7.4). 2

7 1.1. Der Greedy-Algorithmus und Matroide Definition 1.2. Sei M = (E, I ) ein Matroid und w : E R eine Funktion. Dann heißt M gewichtetes Matroid über der Grundmenge E mit der Gewichtsfunktion w. Algorithmus 2 Greedy-Algorithmus für gewichtete Matroide. 1: A 0 := { I (I1)} 2: k := 0 3: while A k ist keine Basis do 4: Finde ein Element e A k mit minimalem Gewicht w(e), so dass A k {e} I {Existiert wegen (I3)} 5: A k+1 := A k {e} 6: k := k + 1 7: end while 8: return A k Falls wir ein Optimierungsproblem mithilfe von Matroiden formulieren können, haben wir damit sofort einen allgemeinen effizienten Lösungsalgorithmus zur Verfügung. Umgekehrt folgt aus dem Funktionieren des Greedy-Algorithmus für ein Unabhängigkeitssystem bereits die Ergänzungseigenschaft (I3), so dass Matroide in gewisser Weise eine natürliche Struktur hinter dem Greedy-Algorithmus darstellen Greedy-Algorithmen ohne Matroide In diesem Abschnitt wollen wir dem Eindruck entgegentreten, dass Matroide hinter jedem Greedy-Algorithmus stecken. Dazu sehen wir uns den Algorithmus von Prim an, der dem Algorithmus von Kruskal oberflächlich ziemlich ähnlich ist. Algorithmus 3 Algorithmus von Prim. 1: T 0 := 2: Lege Startknoten v 0 V beliebig fest 3: S 0 := {v 0 } 4: k := 0 5: while S 0 V do 6: Finde eine Kante e = {u, v} mit minimalem Gewicht und u S k, v V \ S k 7: {Der Teilgraph (S k, T k ) ist zusammenhängend und zyklenfrei} 8: T k+1 := T k {e} 9: S k+1 := S k {v} 10: k := k : end while 12: return T k Beim Algorithmus von Kruskal wird ein anfänglich leerer Wald nach und nach um Kanten zwischen den Komponenten ergänzt, so dass am Ende ein aufspannender Baum entsteht. Beim Algorithmus von Prim wird dagegen von vornherein ein Baum aufgebaut und in jedem Schritt um eine weitere Kante ergänzt, bis am Ende ein aufspannender Baum entsteht. 3

8 1.2. Zu dieser Arbeit Wie der Algorithmus von Kruskal ist auch der Algorithmus von Prim vom Greedy-Typ. Ihm liegt jedoch kein Matroid zugrunde, denn die möglichen Kantenmengen, die während des Ablaufs des Algorithmus gebildet werden, sind Bäume, und im Allgemeinen ist eine Teilmenge eines Baumes nicht wieder ein Baum, so dass Bedingung (I2) verletzt ist. Es liegt damit kein Unabhängigkeitssystem vor: Nur bestimmte Teilmengen von Bäumen sind wieder Bäume. Die hier vorliegende Struktur wird Greedoid genannt. 5 Definition 1.3. Sei E eine Menge und F ein nichtleeres System von Teilmengen von E. Dann heißt G = (E, F ) Greedoid über E, falls folgende Axiome erfüllt sind: (G1) Ist X F nicht leer, so existiert ein x X, so dass X \ {x} F. (G2) Sind X 1, X 2 F mit X 1 < X 2, dann gibt es ein Element x X 2 \ X 1, so dass X 1 {x} F. Die Elemente von F werden erreichbare Mengen genannt. Das Greedoid ist eine Verallgemeinerung des Matroids: Das Axiom (G2) entspricht dem Ergänzungsaxiom (I3), (G1) ist eine Abschwächung der Erblichkeitsbedingung (I2) und da F nicht leer ist, folgt mit (G1) die Erreichbarkeit der leeren Menge, also (I1). Greedoide stellen damit noch mehr als Matroide eine natürliche Struktur für den Greedy-Algorithmus dar. Die Theorie der unendlichen Greedoide ist allerdings noch wesentlich weniger ausgearbeitet als die Theorie der unendlichen Matroide. Wir werden deshalb die Diskussion über Greedoide auf die Erwähnung in diesem Abschnitt beschränken und uns sonst auf Matroide konzentrieren. Der Vollständigkeit halber sei erwähnt, dass es auch Greedy-Algorithmen gibt, denen kein Greedoid zugrunde liegt, beispielsweise der Huffman-Algorithmus zur Erstellung eines optimalen Präfixcodes Zu dieser Arbeit Der Greedy-Algorithmus und unendliche Matroide Problemstellung Für endliche Matroide ist bekannt, dass für sie der Greedy-Algorithmus immer eine optimale Basis liefert. Umgekehrt ist auch bekannt, dass ein endliches Unabhängigkeitssystem, für das der Greedy-Algorithmus funktioniert, ein Matroid sein muss. Wir interessieren uns für die Erweiterung dieser Aussagen auf den Fall unendlicher Matroide. Zunächst ist weder klar, welche Form ein unendlicher Greedy-Algorithmus überhaupt haben sollte, noch nach welchen Kriterien man die produzierte Menge als optimal bezeichnen kann. Wir werden uns in diesen Punkten weitgehend Klee (1971) anschließen, der für finitäre Matroide gezeigt hat, dass der Greedy-Algorithmus stets eine in einem bestimmten Sinne optimale Basis liefert. Die Problemstellung besteht nun darin, zu untersuchen, ob auch die Umkehrung dieses Satzes gilt, d. h. ob man aus dem Funktionieren des Greedy-Algorithmus für ein unendliche Unabhängigkeitssysteme folgern kann, dass dieses ein finitäres Matroid sein muss, oder ob der Greedy-Algorithmus möglicherweise auch für andere Klassen von Matroiden funktioniert. 5 siehe Björner u. Ziegler (1992). 6 siehe Cormen et al. (2001, Abschnitt 16.3). 4

9 1.2. Zu dieser Arbeit Struktur der Arbeit Nach der informalen Einführung werden wir im Kapitel 2 den Begriff des Matroids nochmals rigoros definieren. Wir beginnen mit den endlichen Matroiden, um die Grundbegriffe der Matroidtheorie einzuführen. Wir erweitern den Begriff dann schrittweise auf verschiedene Klassen von unendlichen Matroiden. Bei der Frage, was ein unendliches Matroid ist, stützen wir uns hauptsächlich auf den kürzlich veröffentlichten Artikel von Bruhn et al. (2010), in dem äquivalente Axiomensysteme für unendliche Matroide angegeben werden. Danach werden wir in Kapitel 3 die Theorie des Greedy-Algorithmus für endliche Matroide aufarbeiten. Wir werden sehen, dass die Greedy-Strategie bei gewichteten Matroiden im unendlichen Fall zu gewissen Schwierigkeiten führt, die sich umgehen lassen, indem man statt der Gewichtsfunktion eine Wohlordnung auf den Elementen des Matroids vorgibt. Es wird sich herausstellen, dass die Definition von Klee (1971) auch für endliche Matroide geeignet ist und zu identischen Ergebnissen führt, wodurch eine Rechtfertigung für den unendlichen Fall gegeben ist. In Kapitel 4 werden wir den Greedy-Algorithmus für unendliche Matroide betrachten. Wir werden uns zunächst einen iterativen Greedy-Algorithmus ansehen, der nach und nach immer größere unabhängige Mengen produziert, aber nach endlich vielen Schritten abgebrochen wird. Dass die erzeugten Mengen optimal sind, lässt sich mit der Theorie endlicher Matroide zeigen; wir werden aber auch zeigen, dass dieser Algorithmus selbst für Unabhängigkeitssysteme funktioniert, die keine Matroide sind. Danach geben wir Klees Formulierung des Greedy- Algorithmus sowie seinen Satz, dass der Greedy-Algorithmus für finitäre Matroide stets eine optimale Basis liefert, an. Schließlich gehen wir in Abschnitt 4.3 die Umkehrung des Satzes an Notation Die in dieser Arbeit verwendete Notation wird keine größere Überraschung hervorrufen. In der Regel bezeichnen große Buchstaben wie A Mengen, kalligraphische Großbuchstaben wie A Mengensysteme und kleine Buchstaben wie a Elemente, die nicht selbst Mengen sind. Die Potenzmenge wird mit P(A), die Kardinalität einer Menge mit A, die Mengendifferenz mit A \ B notiert. Falls aus dem Kontext eine Grundmenge U ersichtlich ist, wird für A U das relative Komplement U \ A auch einfach A c geschrieben. Eine in der Matroidtheorie übliche vereinfachte Schreibweise wird benutzt: Falls es nicht zu Missverständnissen kommen kann, fallen die Mengenklammern bisweilen weg. Beispielsweise schreiben wir A x statt A {x} und B \ y statt B \ {y}. Die lineare Hülle einer (Multi-)Menge S von Vektoren schreiben wir S ; falls K ein Körper ist schreiben wir den Vektorraum der n-spaltenvektoren K n. 5

10 2 Endliche und unendliche Matroide Dieses Kapitel soll eine Einführung in den Matroidbegriff sein. Es werden zunächst die endlichen Matroide vorgestellt und grundlegende, damit zusammenhängende Konzepte erarbeitet, die für das Verständnis der weiteren Untersuchungen wesentlich sind. Dann wird die Endlichkeitsbedingung weggelassen, so dass die wesentlich größere Klasse der pre-independence spaces entsteht. Diese wird dann durch geeignete Zusatzbedingungen wieder eingeschränkt, um zu einem handhabbaren unendlichen Matroidbegriff zu kommen, der die wesentlichen Eigenschaften endlicher Matroide auch im Unendlichen zeigt. Wir werden folgende Klassen Matroid-ähnlicher Objekte besprechen: endliche Matroide (siehe Abschnitt 2.1) Matroide endlichen Ranges (siehe Abschnitt 2.4) finitäre Matroide (siehe Abschnitt 2.5) Matroide (siehe Abschnitt 2.6) pre-independence spaces (siehe Abschnitt 2.3) Diese Begriffe sind in eine echte Inklusionshierarchie eingeordnet, siehe Abbildung Endliche Matroide Die Theorie der unendlichen Matroide führt innerhalb der Matroidtheorie vergleichsweise ein Schattendasein. Wenn der Begriff Matroid fällt, ist damit folglich in der Regel ein endliches Matroid gemeint. Wir werden uns in diesem und nur in diesem Abschnitt dieser Sprechweise pre-independence spaces Matroide finitäre Matroide Matroide mit endlichem Rang endliche Matroide Abbildung 2.1: Hierarchie Matroid-ähnlicher Begriffe. Die Teilmengenbeziehung ist jeweils echt. 6

11 2.1. Endliche Matroide weitestgehend anschließen. Im restlichen Teil der Arbeit werden wir dann jedoch explizit von endlichen Matroiden sprechen und mit Matroid eine bestimmte unendliche Verallgemeinerung bezeichnen. Eine interessante Eigenart des Matroidbegriffs ist die Existenz einer Vielzahl äquivalenter Definitionen, sogenannter kryptomorpher Axiomensysteme. Neben der Definition über die Unabhängigkeitsaxiome werden wir endliche Matroide in diesem Abschnitt über die Basis-, Kreis- und Abschlussaxiome charakterisieren. Eine Vielzahl weiterer Definitionen findet sich z. B. bei Nicoletti u. White (1986). Die Definitionen und Sätze in diesem Abschnitt stammen, soweit nicht anders angegeben, von Oxley (1992a). Beginnen wir mit der Definition über die in der Einleitung schon genannten unabhängigen Mengen. Definition 2.1 (Unabhängigkeitsaxiome). Sei E eine endliche Menge, und sei I P(E) ein System von Teilmengen von E. Dann heißt M = (E, I ) (endliches) Matroid über der Grundmenge E, falls die folgenden Unabhängigkeitsaxiome erfüllt sind: (I1) I. (I2) Falls I I und I I, so folgt I I. (Erblichkeitsbedingung) (I3 F ) Falls I 1, I 2 I und I 1 < I 2, so existiert ein x I 2 \I 1, so dass I 1 x I. ((endliche) Ergänzungseigenschaft) Die Elemente von I werden unabhängige Mengen genannt. Die Elemente von P(E) \ I heißen entsprechend abhängige Mengen. Wie üblich gelten zwei Matroide als isomorph, wenn sie durch Umbenennen der Elemente ineinander übergehen, formal: M 1 = (E 1, I 1 ) und M 2 = (E 2, I 2 ) sind isomorph, M 1 = M2, falls eine bijektive Abbildung ψ : E 1 E 2 existiert, so dass ψ(x) I 2 X I 1 für alle X E 1. Beispiel 2.2 (Darstellbare Matroide). Sei K ein Körper und A eine n m-matrix mit Elementen aus K. Wir schreiben A spaltenweise als A = ( a 1 a 2 a n ). Definieren wir nun S = {a 1, a 2,..., a n } (S ist eine Multimenge, d. h. zwei gleiche Spalten mit unterschiedlichem Index sollen beide in S auftauchen) und I = {I S I ist linear unabhängig}, (2.1) so ist (S, I ) ein Matroid, das sogenannte Vektormatroid von A. Ein zu einem Vektormatroid isomorphes Matroid heißt (K-)darstellbar. In der Literatur sind teilweise auch die Begriffe matrisches oder lineares Matroid gebräuchlich. Beweis. Wir überprüfen die Unabhängigkeitsaxiome. (I1) und (I2) gelten offensichtlich. Seien I 1, I 2 mit I 1 < I 2 linear unabhängige Teilmengen von S. Angenommen, (I3 F ) gilt nicht. Dann ist I 1 e für alle e I 2 \ I 1 linear abhängig, d. h. e I 1 für alle e I 2 I 1. Daraus folgt I 1 I 2 = I 1, also I 2 dim I 1 I 2 = dim I 1 = I 1 < I 2, Widerspruch. 7

12 2.1. Endliche Matroide In der linearen Algebra ist eine Basis eine maximale linear unabhängige Menge. Einen entsprechenden Begriff gibt es auch in der Matroidtheorie. Definition 2.3. Sei M = (E, I ) ein Matroid. Eine Basis von M ist eine (bezüglich der Inklusion) maximale unabhängige Menge von M. Die unabhängigen Mengen sind nach oben durch E beschränkt. Da E endlich ist, ist somit jede unabhängige Menge in einer Basis enthalten. Aus (I1) folgt damit, dass es stets Basen gibt. Die Ergänzungseigenschaft (I3 F ) sichert die Gleichmächtigkeit sämtlicher Basen eines Matroids. Satz 2.4. Seien B 1, B 2 Basen eines endlichen Matroids (E, I ). Dann gilt B 1 = B 2. Beweis. Sei o. B. d. A. angenommen, dass B 1 < B 2. Dann gibt es nach (I3 F ) ein e B 2 \B 1, so dass B 1 e I, im Widerspruch zur Maximalität von B 1. Satz 2.5. Sei M = (E, I ) ein endliches Matroid und X eine Teilmenge von E. Dann ist auch M X := (X, I P(X)) (2.2) ein Matroid, die Restriktion von M auf X. Beweis. Einfaches Nachprüfen der Unabhängigkeitsaxiome zeigt die Behauptung. Definition 2.6 (Rang). Sei B eine beliebige Basis des Matroids M = (E, I ). Die nach Satz 2.4 von der konkreten Wahl von B unabhängige Anzahl der Elemente von B heißt Rang von M und wird mit r(m) bezeichnet. Ist X eine Teilmenge von E, so schreiben wir abkürzend auch r(x) für r(m X). Satz 2.7 (Basisaxiome). Die Menge B der Basen eines Matroids M besitzt folgende Eigenschaften: (B1) B. (B2) Falls B 1, B 2 B und x B 1 \B 2, dann gibt es ein y B 2 \B 1, so dass (B 1 \x) y B. (Austauscheigenschaft) Beweis. (B1) folgt aus (I1) und der Endlichkeit von E. Nach (I2) ist B 1 \ x I, und da B 1 \ x < B 2 gibt es nach (I3 F ) ein y B 2 \ (B 1 \ x), so dass (B 1 \ x) y I. Wegen x B 2 ist offenbar y B 2 \ B 1. Es ist noch zu zeigen, dass (B 1 \x) y maximal ist. (B 1 \x) y ist in einer Basis B 1 enthalten. Da wir (B 1 \ x) y = B 1 und wegen Satz 2.4 B 1 = B 1 haben, folgt (B 1 \ x) y = B 1, also ist (B 1 \ x) y eine Basis, womit (B2) gezeigt ist. Matroide lassen sich durch ihre Basenmenge B charakterisieren. Anders gesagt, die Basisaxiome bilden ein kryptomorphes Axiomensystem. 8

13 2.1. Endliche Matroide Satz 2.8 (Charakterisierung von Matroiden durch ihre Basen). Sei E eine endliche Menge und besitze B P(E) die Eigenschaften (B1) und (B2). Setzt man dann ist (E, I ) ein Matroid mit der Basenmenge B. Beweis. Siehe Oxley (1992a, Theorem 1.2.3). I = {I B B B}, (2.3) Definition 2.9. Sei M = (E, I ) ein Matroid. Ein Kreis 1 von M ist eine (bezüglich der Inklusion) minimale abhängige Menge von M. Satz 2.10 (Kreisaxiome). Die Menge C der Kreise eines Matroids M besitzt folgende Eigenschaften: (C1) C. (C2) Falls C 1, C 2 C und C 1 C 2, so folgt C 1 = C 2. (C3) Falls C 1, C 2 voneinander verschiedene Elemente von C sind und e C 1 C 2 ist, dann gibt es ein Element C 3 C, so dass C 3 (C 1 C 2 ) \ e. (Kreiseliminationseigenschaft) Beweis. (C1) folgt direkt aus (I1), (C2) aus der Minimalität von C 1 und C 2. Zum Beweis von (C3) sei angenommen, dass es keinen Kreis in (C 1 C 2 ) \ e gibt. Dann muss (C 1 C 2 ) \ e eine unabhängige Menge sein. Sei f ein beliebiges Element aus der nach (C2) nichtleeren Menge C 2 \ C 1. Da C 2 als Kreis eine minimale abhängige Menge ist, muss C 2 \ f unabhängig sein. Sei nun I I maximal mit C 2 \ f I C 1 C 2 gewählt. Dann ist offenbar f I, da sonst C 2 I wäre, im Widerspruch zur Unabhängigkeit von I. Da C 1 abhängig ist und somit C 1 keine Teilmenge von I ist, gibt es ein g C 1 \ I, das wegen f C 2 \ C 1 von f verschieden sein muss. Es folgt I (C 1 C 2 ) \ {f, g} = C 1 C 2 2 < (C 1 C 2 ) \ e. Wendet man nun (I3 F ) auf I und (C 1 C 2 ) \ e an, erhält man ein x (C 1 C 2 ) \ e, so dass I x I und C 2 \ f I x C 1 C 2, im Widerspruch dazu, dass I bereits maximal gewählt war. Wie durch ihre Basen lassen sich Matroide auch durch ihre Kreise charakterisieren. Die Kreisaxiome bilden damit ein weiteres kryptomorphes Axiomensystem. Satz 2.11 (Charakterisierung von Matroiden durch ihre Kreise). Sei E eine endliche Menge und besitze C P(E) die Eigenschaften (C1), (C2) und (C3). Setzt man so ist (E, I ) ein Matroid, dessen Kreismenge gerade C ist. Beweis. Siehe Oxley (1992a, Theorem 1.1.4). 1 engl. circuit. I = {I E C C : C I}, (2.4) 9

14 2.1. Endliche Matroide w C 3 u C 1 C 2 e v, x Abbildung 2.2: Kreiseliminationsaxiom. In der Vereinigung von C 1 und C 2 ist ein Kreis C 3 enthalten, hier grau hinterlegt, der die gemeinsame Kante e nicht enthält. Die Begriffe Matroid (von Matrix 2 ), unabhängig und Basis sind offensichtlich von der Linearen Algebra inspiriert. Der Begriff des Kreises stammt aus der zweiten großen Inspirationsquelle der Matroidtheorie, der Graphentheorie. Beispiel 2.12 (Graphische Matroide). Sei G = (V, E) ein endlicher Graph mit der Knotenmenge V und der Kantenmenge E ( V 2). Sei C die Menge der Kantenmengen von G, die einen Zyklus bilden, d. h. einen zusammenhängenden Teilgraphen induzieren, in dem jeder Knoten den Grad 2 hat. Dann ist C die Menge der Kreise eines Matroids über E, des sogenannten Zyklen- oder Polygonmatroids von G. Zu Zyklenmatroiden isomorphe Matroide heißen graphisch. Beweis. Die leere Kantenmenge bildet keinen Zyklus, also ist C, so dass (C1) gilt. Es gilt auch (C2), denn ein Zyklus kann keinen anderen Zyklus echt enthalten. Zum Beweis von (C3) seien C 1 und C 2 die Kantenmengen zweier verschiedener Zyklen von G, die eine gemeinsame Kante e = {u, v} besitzen. Wir konstruieren einen Zyklus C 3, dessen Kantenmenge in (C 1 C 2 ) \ e enthalten ist. Für i = 1, 2 sei P i jeweils der Pfad von u nach v mit der Kantenmenge C i \ e. Durchlaufe P 1 von u nach v. Sei w der erste Knoten, dessen folgende Kante in P 1 \ P 2 liegt, und sei x der erste Knoten ungleich w, dessen folgende Kante aus P 1 auch in P 2 liegt. Vereinige nun den P 1 -Abschnitt von w nach x mit dem P 2 -Abschnitt von x nach w. Das Ergebnis ist ein Zyklus mit einer Kantenmenge in (C 1 C 2 ) \ e. Damit gilt auch (C3). Oxley (1992a) führt den Abschlussoperator eines Matroids über die Rangfunktion eines Matroids, r : P(E) N, X r(x), siehe Definition 2.6, ein. Der Abschluss einer Teilmenge X von E ist damit durch definiert. cl(x) := {x E r(x x) = r(x)} Im Hinblick auf unendliche Matroide ist die Rangfunktion in dieser Form allerdings recht unpraktisch 3, weshalb wir uns Bruhn et al. (2010) für die Definition des Abschlusses anschließen wollen. 2 siehe Whitney (1935). 3 Siehe Bruhn et al. (2010). Dort wird für unendliche Matroide statt dieser Rangfunktion eine relative Rangfunktion einführt. 10

15 2.1. Endliche Matroide X cl(x) Abbildung 2.3: Der Abschluss cl(x) der mit dicken Linien markierten Kantenmenge X besteht aus den Kanten aus X sowie den Kanten, die in X einen Zyklus schließen. Definition Sei M = (E, I ) ein Matroid. Die Abbildung cl: P(E) P(E) cl(x) := X {x E I X : I I I x I } für X E heißt Abschlussoperator von M. Die Menge cl(x) heißt Abschluss von X. Vor der Untersuchung der Eigenschaften des Abschlussoperators wollen wir uns noch jeweils ein Beispiel für darstellbare und für graphische Matroide anschauen. Beispiel Sei A eine n m-matrix über einem Körper K mit der Spaltenmenge E und M[A] = (E, I ) das Vektormatroid von A. Ist X eine Teilmenge der Spalten von A, dann ist ein Element e E im Abschluss cl(x) genau dann enthalten, wenn e in der linearen Hülle X enthalten ist, das heißt cl(x) = E X. Beispiel Sei G = (V, E) ein Graph und M(G) = (E, I ) sein Zyklenmatroid. Ist X eine Teilmenge der Kanten von G, dann besteht der Abschluss von X gerade aus den Kanten e, die bereits in X enthalten sind, oder durch deren Hinzufügen zu X ein Zyklus geschlossen wird (siehe Abbildung 2.3.) Satz 2.16 (Abschlussaxiome). Der Abschlussoperator cl eines Matroids M über E besitzt folgende Eigenschaften. (CL1) Für alle X E ist X cl(x). (CL2) Sind X, Y Teilmengen von E mit X Y, so gilt cl(x) cl(y ). (Isotonie) (CL3) Für alle X E gilt cl(cl(x)) = cl(x). (Idempotenz) (CL4) Für alle X E gilt: Ist x E und y cl(x x) \ cl(x), so folgt x cl(x y). (Austauscheigenschaft) Beweis. (CL1) und (CL2) folgen direkt aus der Definition. (CL3) Der Beweis stützt sich auf das folgende Lemma. Lemma Sei X E und B eine Basis von M X, dann gilt cl(b) = cl(x). Beweis. Wir müssen wegen (CL2) nur die Inklusion cl(x) cl(b) zeigen. Für y B ist die Aussage trivial, sei also zunächst y X \ B. Dann ist B I und B y I, also y cl(b). 11

16 2.1. Endliche Matroide Sei nun y cl(x) \ X. Dann gibt es laut Definition eine unabhängige Teilmenge I X mit I y I. Wir erweitern I zu einer Basis B von M (X y). Dann ist offenbar y B, also ist B auch eine Basis von M X. Nach Satz 2.4 gilt B = B, so dass B auch eine Basis von M (X y) sein muss. Dann muss also B y I sein, also y cl(b), und es folgt die behauptete Inklusion. Aus dem Beweis des Lemmas lässt sich auch die folgende Aussage ableiten. Korollar Sei B eine Basis von M X für ein X E. Dann ist B eine Basis von M cl(x). Beweis. Im Beweis des Lemmas ist B y I für alle y cl(x) \ X, also ist B in cl(x) eine maximale unabhängige Menge. Wir fahren mit dem Beweis von (CL3) fort. Sei X E, und sei B eine Basis von M X. Nach dem Korollar ist B auch eine Basis von M cl(x). Mit dem Lemma schließen wir cl(x) = cl(b) = cl(cl(x)). (CL4) In den Fällen x X und x = y ist die Behauptung trivial erfüllt, sei also x E\(X y). Es gibt dann per Definition ein I X x mit I I und I y I mit x I. Wegen y cl(x) ist (I \ x) y I, und mit ((I \ x) y) x = I y I folgt x cl(x y). Die Abschlussaxiome bilden ein weiteres kryptomorphes Axiomensystem für Matroide. Satz Sei E eine endliche Menge und cl : P(E) P(E) eine Abbildung, die die Eigenschaften (CL1) (CL4) erfüllt. Dann ist cl der Abschlussoperator eines Matroids M = (E, I ), und es gilt I = {I E x I : x cl(i \ x)}. (2.5) Beweis. Siehe Oxley (1992a), Theorem inkl. Lemma und Korollar Der Abschlussbegriff bringt eine Reihe von Bezeichnungen für spezielle Teilmengen von E mit sich. X E heißt abgeschlossene Menge oder Fläche, falls X = cl(x). X E heißt aufspannende Menge, falls cl(x) = E. X E heißt Hyperebene, falls X eine maximale nicht-aufspannende Menge ist. Korollar Sei M = (E, I ) ein Matroid. Dann gilt: B E ist eine Basis genau dann, wenn B unabhängig und aufspannend ist. Beweis. B ist Basis B I und B x I für alle x B c B I und B c cl(b) B ist unabhängig und aufspannend. Zusätzlich zu den hier aufgezählten Axiomensystemen lassen sich endliche Matroide auch durch ihre Rangfunktion, ihre abhängigen, aufspannenden oder nicht-aufspannenden Mengen sowie ihre Hyperebenen charakterisieren. Dazu sei auf Nicoletti u. White (1986) verwiesen. 12

17 2.2. Dualität 2.2 Dualität Der Begriff der Dualität zieht sich durch viele Bereiche der Mathematik. In der Matroidtheorie beruht die Dualität von Matroiden über einer endlichen Menge E darauf, die Inklusionsteilordnung auf P(E) umzukehren und dadurch duale Begriffe und Aussagen zu gewinnen. Wir werden diese Herleitung aber nicht von Grund auf durchführen, sondern uns an der existierenden Literatur orientieren, die in der Regel mit der Definition der dualen Basen beginnt. Satz Sei M ein endliches Matroid über E mit der Basenmenge B. Setzt man so ist B die Basenmenge eines endlichen Matroids über E. Beweis. Siehe Oxley (1992a, Theorem 2.1.1). B := {E \ B B B}, (2.6) Das Matroid mit der Basenmenge B wird duales Matroid zu M genannt und mit M bezeichnet. Da die dualen Basen durch Komplementbildung aus den Basen hervorgehen, führt eine erneute Bildung des Duals wieder zum Ausgangspunkt: (M ) = M, d. h. die Dualisierung M M ist eine Involution. Die Basen von M heißen Kobasen von M. Entsprechend heißen beispielsweise die unabhängigen Mengen, Kreise, aufspannenden Mengen von M kounabhängige Mengen, Kokreise, koaufspannende Mengen von M. Dabei gelten folgende Beziehungen: Satz Sei M ein Matroid über E und sei X eine Teilmenge von E. Dann gilt: (i) X ist unabhängig E \ X ist koaufspannend. (ii) X ist aufspannend E \ X ist kounabhängig. (iii) X ist eine Hyperebene E \ X ist ein Kokreis. (iv) X ist ein Kreis E \ X ist eine Kohyperebene. Beweis. Siehe Oxley (1992a, Theorem 2.1.6). Die Bedeutung der Dualität liegt zum großen Teil im Dualitätsprinzip, welches besagt, dass man zu jeder Aussage über Matroide eine äquivalente duale Aussage erhält, indem man alle Begriffe durch ihre Dualen ersetzt. Dualität spielt eine zentrale Rolle in der Matroidtheorie und, wie wir bei der Untersuchung unendlicher Matroide sehen werden, insbesondere bei der Entscheidung, welche Klasse ins Unendliche verallgemeinerter Matroide überhaupt wert ist, weiter betrachtet zu werden. 13

18 2.3. Pre-independence spaces 2.3 Pre-independence spaces Lässt man in der Definition 2.1 die Bedingung weg, dass die Grundmenge E endlich sei, erhält man die Klasse der pre-independence spaces. 4 Diese Definition ist so allgemein, dass sie aus Sicht der Matroidtheorie relativ uninteressant ist. Beispielsweise müssen pre-independence spaces im Allgemeinen nicht einmal Basen oder Kreise besitzen. Beispiel Wir betrachten auf der Grundmenge R die Menge I der abzählbaren Teilmengen von R. Dann sind die Axiome (I1),(I2),(I3 F ) sicher erfüllt, es gibt jedoch weder maximale abzählbare noch minimale überabzählbare Teilmengen und somit keine Basen oder Kreise. 2.4 Matroide endlichen Ranges Die Klasse der Matroide endlichen Ranges erhalten wir aus Definition 2.1, indem wir die Bedingung, dass die Grundmenge E endlich sei, entfernen, und durch die folgende Bedingung ersetzen: (R F ) Es gibt ein n N, so dass I n für alle I I. Matroide endlichen Ranges besitzen Basen und Kreise. Überhaupt ist die Theorie ähnlich der der endlichen Matroide, mit Ausnahme der Dualität: Die Komplemente der Basen sind bei unendlicher Grundmenge unendlich, das Dual ist also kein Matroid endlichen Ranges. Beispiele für Matroide endlichen Ranges sind endlichdimensionale Vektorräume bzw. Teilmengen endlichdimensionaler Vektorräume, wobei wie im Beispiel 2.2 die unabhängigen Mengen durch die linear unabhängigen Mengen gebildet werden. 2.5 Finitäre Matroide Dehnen wir das Beispiel 2.2 der darstellbaren Matroide nicht nur auf unendliche Grundmengen, sondern sogar auf unendliche (Vektorraum-)Basen aus, erhalten wir den Begriff des finitären Matroids. Definition Sei E eine Menge und I P(E) ein System von Teilmengen von E. Dann heißt M = (E, I ) finitäres Matroid, falls zusätzlich zu den in Definition 2.1 aufgeführten Unabhängigkeitsaxiomen (I1), (I2), (I3 F )das folgende Axiom gilt: (I4) Falls für alle endlichen Teilmengen Y von X E gilt, dass Y I, dann folgt X I. (endlicher Charakter) Bemerkung Finitäre Matroide werden in manchen Publikationen, z. B. bei Oxley (1992), auch als independence spaces bezeichnet. 4 siehe Oxley (1992). 14

19 2.5. Finitäre Matroide Beispiel Sei V ein möglicherweise unendlichdimensionaler K-Vektorraum. Bekanntlich 5 heißt eine Teilmenge M V linear unabhängig, falls jede endliche Teilmenge N M linear unabhängig ist. Eine Teilmenge von V zusammen mit den linear unabhängigen Teilmengen von V ist dann ein finitäres Matroid. Eine zu (I4) äquivalente Eigenschaft führt uns direkt zum nächsten Beispiel aus der Graphentheorie. Satz Für einen pre-independence space M = (E, I ) gilt (I4) genau dann, wenn jede abhängige Menge einen endlichen Kreis enthält. Beweis. Die Kontraposition von (I4) lautet: Jede abhängige Menge enthält eine endliche abhängige Menge. Die Äquivalenz zur Existenz eines endlichen Kreises ist dann trivial. Beispiel Wir erweitern Beispiel 2.12, indem wir nun einen unendlichen Graphen G zulassen. Die Menge C bestehe nach wie vor aus den Zyklen von G. Da alle Zyklen aus endlich vielen Kanten bestehen, ist das Zyklenmatroid von G ein finitäres Matroid. Finitäre Matroide besitzen viele der Eigenschaften endlicher Matroide. Die Klasse der finitären Matroide ist jedoch nicht unter Dualität abgeschlossen. Die dualen Matroide zu finitären Matroiden werden kofinitäre Matroide genannt. Die folgenden Aussagen werden wir später benötigen. Satz Finitäre Matroide erfüllen die Kreisaxiome (C1) (C3). Beweis. Man prüft leicht nach, dass im Beweis von Satz 2.10 lediglich die Unabhängigkeitsaxiome, nicht jedoch die Endlichkeit der Grundmenge verwendet wurde. Bemerkung Durch Hinzunahme der Bedingung (C4) Jede abhängige Menge enthält einen endlichen Kreis. erhält man laut Oxley (1992, Theorem 3.1.3) sogar eine Charakterisierung der finitären Matroide durch die Kreisaxiome. Satz Sei M = (E, I ) ein finitäres Matroid und I I. Falls I x I für ein x E gilt, dann gibt es einen eindeutig bestimmten Kreis C von M mit x C I x. (2.7) Beweis. (1) I x ist abhängig und enthält daher nach (I4) mindestens einen Kreis. Jeder dieser Kreise muss x enthalten, denn sonst wäre er auch in I enthalten. (2) Zum Nachweis der Eindeutigkeit sei angenommen, C 1, C 2 wären zwei verschiedene Kreise, die (2.7) erfüllen. Dann existiert mit (C3) ein Kreis C 3 mit C 3 (C 1 C 2 )\x I, Widerspruch. 5 siehe Unger (2003, Definition (b)) 15

20 2.5. Finitäre Matroide Eine Folgerung aus (C3), das starke Kreiseliminationsaxiom 6, werden wir zum Beweis der Abschlusseigenschaften benötigen. Satz Falls C 1, C 2 voneinander verschiedene Kreise sind und e C 1 C 2 ist, dann gibt es für jedes f C 1 \ C 2 einen Kreis C 3 mit f C 3 (C 1 C 2 ) \ e. (2.8) Beweis. 7 Angenommen, die Behauptung ist falsch, und sei durch Kreise C 1, C 2 sowie Elemente e C 1 C 2 und f C 1 \ C 2 ein Gegenbeispiel gegeben, wobei o. B. d. A. C 1 C 2 minimal sei. Nach (C3) existiert ein Kreis C 3 mit C 3 (C 1 C 2 ) \ e, und nach der Annahme ist f C 3. Nun muss es ein g C 3 (C 2 \ C 1 ) geben, denn sonst wäre C 3 eine echte Teilmenge von C 1. Betrachte C 2, C 3. Es ist g C 2 C 3, e C 2 \ C 3, und da f C 2 C 3 ist C 2 C 3 C 1 C 2, also C 2 C 3 < C 1 C 2, d. h. C 2, C 3, g, e ist kein Gegenbeispiel für die Behauptung. Es existiert daher ein Kreis C 4 mit e C 4 (C 2 C 3 ) \ g. Betrachte nun C 1, C 4. Es ist e C 1 C 4 und f C 2 C 3, also f C 1 \C 4. Da C 1 C 4 C 1 C 2 wegen g C 2 \ (C 1 C 4 ) ist, haben wir wieder C 1 C 4 < C 1 C 2, d. h. C 1, C 4, e, f ist kein Gegenbeispiel für die Behauptung. Es existiert daher ein Kreis C 5 mit f C 5 (C 1 C 4 ) \ e, aber wegen C 1 C 4 C 1 C 2 gilt für diesen Kreis auch f C 5 (C 1 C 2 ) \ e, Widerspruch. Der Abschlussoperator ist für finitäre Matroide genauso definiert wie in Definition 2.13 für endliche Matroide, d. h. cl(x) := X {x E I X : I I I x I } für X E. (2.9) Satz Der Abschlussoperator eines finitären Matroids erfüllt die Abschlussaxiome (CL1) (CL4) aus Satz 2.16: (CL1) Für alle X E ist X cl(x). (CL2) Sind X, Y Teilmengen von E mit X Y, so gilt cl(x) cl(y ). (CL3) Für alle X E gilt cl(cl(x)) = cl(x). (CL4) Für alle X E gilt: Ist x E und y cl(x x) \ cl(x), so folgt x cl(x y). Beweis. (CL1) und (CL2) folgen direkt aus der Definition von cl; für (CL4) kann der Beweis des endlichen Falls aus Satz 2.16 übertragen werden. Zu (CL3): Es genügt wegen (CL1), cl(cl(x)) cl(x) für alle X E zu zeigen. 6 Die Bezeichnung als Axiom rührt daher, dass das starke Kreiseliminationsaxiom äquivalent zum (schwachen) Kreiseliminationsaxiom ist und daher dessen Platz innerhalb der Kreisaxiome einnehmen kann. 7 siehe Welsh (1976, Theorem 9.2). 16

21 2.5. Finitäre Matroide Sei das Gegenteil angenommen, dann gibt es y cl(cl(x))\cl(x). Dann existiert ein I cl(x) mit I I und I y I. Nach Satz 2.31 gibt es einen Kreis C y mit Sei o. B. d. A. C y von allen Kreisen mit y C y I y. y C y cl(x) y derjenige, für den C y (cl(x) \ X) = C y \ (X y) (2.10) minimal ist. Falls C y \ (X y) = 0, sind wir fertig, da dann mit I := C y \ y X gilt: I I und I y I, also y cl(x), im Widerspruch zur Annahme. Sei also C y \ (X y) > 0, und sei ein x C y \ (X y) gewählt. Wegen x cl(x) \ X gibt es dann einen Kreis C x mit x C x X x. Wir können nun das starke Kreiseliminationsaxiom, Satz 2.32, auf C y, C x, x C y C x, y C y \ C x anwenden und erhalten einen Kreis C mit y C (C y C x ) \ x. Für diesen gilt: C \ (X y) ((C y C x ) \ x) \ (X y) = (C y C x ) \ (X {x, y}) = C y \ (X {x, y}) da C x X x C y \ (X y) da x C y \ (X y), also ist C \ (X y) C y \ (X y) 1, im Widerspruch dazu, dass C y (2.10) minimiert. Satz Für jeden Kreis C gilt x cl(c \ x) für alle x C. Beweis. Wegen der Minimalität von C gilt C \x I für alle x C, außerdem ist (C \x) x = C I, also x cl(c \ x). 17

22 2.6. Matroide 2.6 Matroide Eigentlich müsste dieser Abschnitt mit B-Matroide überschrieben sein. B-Matroide wurden bereits von Higgs (1969) beschrieben und stellen einen von vielen Versuchen zur Verallgemeinerung des Matroidbegriffs auf unendliche Grundmengen dar. Sie haben gegenüber finitären Matroiden den Vorteil, unter Dualität abgeschlossen zu sein. Später hat Oxley (1978) bewiesen, dass B-Matroide die größte Klasse von pre-independence spaces bilden, die unter einem Begriff von Dualität abgeschlossen ist, der die von endlichen Matroiden bekannten Konstruktionen zulässt. Man kann, wie das Bruhn et al. (2010) getan haben, also mit Fug und Recht allgemein von Matroiden sprechen, wenn man B-Matroide meint. Bruhn et al. (2010) geben für Matroide fünf äquivalente Axiomensysteme an, darunter die im folgenden zitierten Unabhängigkeits- und Abschlussaxiome. Definition 2.35 (Unabhängigkeitsaxiome). Sei E eine Menge und I P(E), so dass die folgenden Unabhängigkeitsaxiome erfüllt sind. (I1) I. (I2) Falls I I und I I, so folgt I I. (I3) Falls I 1, I 2 I, wobei I 2 maximal und I 1 nicht maximal seien, dann existiert ein x I 2 \ I 1, so dass I 1 x I. (Ergänzungseigenschaft) (IM) Falls I X E und I I, dann gibt es in {I I I I X} ein maximales Element. Dann heißt M = (E, I ) Matroid über E. Wie für endliche Matroide heißen die Elemente von I unabhängige Mengen, die Elemente von P(E) \ I heißen abhängige Mengen. Maximale unabhängige Mengen heißen Basen, minimale abhängige Mengen heißen Kreise. Der Abschlussoperator wird genauso wie im endlichen Fall definiert: cl(x) := X {x E I X : I I I x I }. (2.11) Die Abschlussaxiome für Matroide lauten: (CL1) Für alle X E ist X cl(x). (CL2) Sind X, Y Teilmengen von E mit X Y, so gilt cl(x) cl(y ). (CL3) Für alle X E gilt cl(cl(x)) = cl(x). (CL4) Für alle X E gilt: Ist x E und y cl(x x) \ cl(x), so folgt x cl(x y). (CLM) Für die Menge I cl der cl-unabhängigen Mengen, I cl := {I E x I : x cl(i \ x)}, gilt: Falls I X E und I I cl, dann gibt es in {I I cl I I X} ein maximales Element. 18

23 2.7. Beziehungen zwischen den Klassen Matroid-ähnlicher Objekte Die von endlichen oder finitären Matroiden bekannten Eigenschaften sind teilweise für Matroide erstaunlich schwierig zu beweisen. Für die Beweise der folgenden Sätze sei auf Bruhn et al. (2010) verwiesen. Es sei angemerkt, dass beispielsweise für den Beweis, dass die Restriktion M X eines Matroids wieder ein Matroid ist, bereits die Abgeschlossenheit der Matroide unter Dualität sowie eine Reihe sehr technischer Lemmata benötigt wird. Satz 2.36 (Restriktion). Sei M = (E, I ) ein Matroid und X E. Dann ist die Restriktion ein Matroid. M X := (X, I P(X)) Satz 2.37 (Kreise). Sei M = (E, I ) ein Matroid und X E eine abhängige Menge. Dann enthält X eine minimale abhängige Menge C, einen Kreis. 2.7 Beziehungen zwischen den Klassen Matroid-ähnlicher Objekte Wir wollen in diesem Abschnitt zeigen, dass die in Abbildung 2.1 auf Seite 6 dargestellte Inklusionshierarchie gilt. Folgende Beziehungen ergeben sich unmittelbar aus den jeweiligen Definitionen: Satz Jedes endliche Matroid ist ein Matroid mit endlichem Rang. 2. Jedes Matroid mit endlichem Rang, das eine endliche Grundmenge hat, ist ein endliches Matroid. 3. Jedes Matroid mit endlichem Rang ist ein finitäres Matroid. 4. Jedes finitäres Matroid, für dessen System unabhängiger Mengen I gilt, dass I n für alle I I und ein n N, ist ein Matroid mit endlichem Rang. Satz Jedes finitäre Matroid ist ein Matroid. Beweis. Wir müssen die Gültigkeit der Axiome (I3) und (IM) für finitäre Matroide zeigen. Zu (I3): Angenommen, es gibt ein Gegenbeispiel I 1, I 2 I, wobei I 2 maximal und I 1 nichtmaximal sei. Für alle y I 2 \ I 1 gilt dann I 1 y I, d. h. y cl(i 1 ), und damit I 2 cl(i 1 ). Mit (CL2) und (CL3) folgt nun cl(i 2 ) cl(cl(i 1 )) = cl(i 1 ), also, da I 2 eine Basis und damit aufspannend ist, cl(i 1 ) = E. Also muss auch I 1 maximal sein, Widerspruch. Zu (IM): Sei I I und X E, und sei K eine aufsteigende Kette in S := {I I I I X}, und sei I K := K. Für jede endliche Teilmenge F I K gibt es dann ein Kettenglied G K mit F G, es ist also F I. Mit (I4) folgt nun I K I, und da offenbar I K S ist, ist I K eine obere Schranke von S. Nach dem Lemma von Zorn besitzt S dann ein maximales Element. Damit ist (IM) bewiesen. 19

24 2.7. Beziehungen zwischen den Klassen Matroid-ähnlicher Objekte Für den folgenden Satz benötigen wir noch ein Lemma von Bruhn et al. (2010). Lemma Sei M = (E, I ) ein Matroid. Dann gilt (I3 ) Für I 1, I 2 I, wobei I 2 maximal sei, gibt es eine maximale unabhängige Menge B mit I 1 B I 1 I 2. Beweis. Nach (IM) gibt es ein maximales Element B der Menge {I I I 1 I I 1 I 2 }. Angenommen, B ist keine Basis von M. Dann gibt es nach (I3) ein x I 2 \ B mit B x I, aber dann wäre auch I 1 B x I 1 I 2, Widerspruch, denn B ist maximal mit dieser Eigenschaft. Satz Sei M = (E, I ) ein Matroid. Dann gilt für M die endliche Ergänzungseigenschaft (I3 F ). Beweis. Angenommen, I 1, I 2 I mit I 1 < I 2 < bilden ein Gegenbeispiel, d. h. für alle x I 2 \ I 1 ist I 1 x eine abhängige Menge. Den Beweis kann man beispielsweise leicht führen, indem man auf der Restriktion M (I 1 I 2 ), die nach Satz 2.36 ein Matroid ist, das Axiom (I3) anwendet. Hier soll jedoch ein anderer Weg beschritten werden: (1) Ergänze I 1 unter Verwendung von (IM) zu einer Basis B 1. Nach der Annahme gilt dann B 1 I 2 = I 1 I 2. (2.12) (2) Ergänze I 2 unter Verwendung von (I3 ) aus Lemma 2.40 zu einer Basis B 2 mit I 2 B 2 I 2 B 1. (2.13) (3) Ergänze I 1 unter Verwendung von (I3 ) zu einer Basis B 3 mit I 1 B 3 I 1 B 2. (2.14) Nach der Annahme gilt dann B 3 I 2 = I 1 I 2. (2.15) (4) Aus (2.13) und (2.14) folgt B 3 I 1 B 2 I 1 I 2 B 1 = I 2 B 1, also mit (2.15) B 3 \ I 2 B 1 \ I 2 und (2.16) B 3 I 2 = I 1 I 2 = B 1 I 2, (2.17) also B 3 B 1 und daher B 3 = B 1. Aus (2.14) schließt man also I 1 B 1 I 1 B 2. (2.18) 20

25 2.7. Beziehungen zwischen den Klassen Matroid-ähnlicher Objekte (5) Aus (2.13) folgt durch Bilden der Mengendifferenz mit B 1 I 2 \ B 1 B 2 \ B 1 I 2 \ B 1, also (2.19) B 2 \ B 1 = I 2 \ B 1 = I 2 \ I 1, (2.20) wobei die letzte Gleichung aus (2.12) folgt. Aus (2.18) folgt analog I 1 \ B 2 B 1 \ B 2 I 1 \ B 2, also (2.21) B 1 \ B 2 = I 1 \ B 2 I 1 \ I 2 (2.22) Wir haben also B 1 \ B 2 I 1 \ I 2 < I 2 \ I 1 = B 2 \ B 1, (2.23) und damit einen Widerspruch zum folgenden Lemma. Lemma Sind B 1, B 2 Basen mit B 1 \ B 2 <, so folgt B 1 \ B 2 = B 2 \ B 1. Beweis. 8 Angenommen, B 1, B 2 bilden ein Gegenbeispiel, für das o. B. d. A. B 1 \ B 2 minimal ist. Es gilt also B 1 \ B 2 < B 2 \ B 1. Sei x B 2 \ B 1 gewählt. Mit (I3 ) existiert eine Basis B 3 mit B 2 \ x B 3 (B 2 \ x) B 1. Da B 3 keine echte Teilmenge von B 2 sein kann, muss es einen nichtleeren Schnitt B 3 (B 1 \B 2 ) geben. Es folgt B 1 \ B 3 < B 1 \ B 2, laut der Annahme bildet das Paar B 1, B 3 also kein Gegenbeispiel, d. h. es gilt B 1 \ B 3 = B 3 \ B 1, und es folgt B 3 \ B 1 = B 1 \ B 3 < B 1 \ B 2 < B 2 \ B 1, im Widerspruch dazu, dass sich B 3 \ B 1 und B 2 \ B 1 nur um ein Element unterscheiden. Korollar Ein Matroid, das zusätzlich (I4) erfüllt, ist ein finitäres Matroid. Da wir gerade (I3 F ) für Matroide bewiesen haben, folgt: Korollar Matroide sind pre-independence spaces. 8 Bruhn et al. (2010, Lemma 3.7) 21

26 3 Der Greedy-Algorithmus Dieses Kapitel ist zunächst der Darstellung der bekannten Aussagen über den endlichen Greedy-Algorithmus gewidmet. Wir werden zeigen, dass endliche Matroide dadurch charakterisiert sind, dass auf ihnen der (endliche) Greedy-Algorithmus für jede Gewichtsfunktion eine optimale Lösung liefert. Danach werden wir die Anpassung der Definition des Greedy-Algorithmus auf unendliche Unabhängigkeitssysteme vorbereiten, indem wir die Gewichtsfunktion durch eine Wohlordnung auf der Grundmenge ersetzen. 3.1 Gewichtete Matroide Definition 3.1. Ein gewichtetes Matroid ist ein Matroid (E, I ) mit einer Gewichtsfunktion w : E R. Wir betrachten in diesem Abschnitt das folgende Optimierungsproblem: Gesucht ist ein maximales Element A von I mit minimalem Gesamtgewicht w(a) := x A w(x). (3.1) So gestellt handelt es sich um ein Minimierungsproblem. Maximierungsprobleme können durch Negieren der Gewichtsfunktion in Minimierungsprobleme überführt werden und bedürfen daher keiner gesonderten Betrachtung. Algorithmus 4 Greedy-Algorithmus für gewichtete Matroide. 1: A 0 := 2: k := 0 3: while A k ist keine Basis do 4: Wähle x k A k so, dass w(x k ) minimal und A k x k I ist. 5: A k+1 := A k x k 6: k := k + 1 7: end while 8: return A k 22

27 3.1. Gewichtete Matroide Satz 3.2. Sei M = (E, I ) ein endliches Matroid mit einer beliebigen Gewichtsfunktion w : E R. Dann liefert der Greedy-Algorithmus (Algorithmus 4) eine Basis A mit minimalem Gesamtgewicht, d. h. es gilt für jede Basis B von M: w(x). (3.2) x A w(x) x B Der Beweis findet sich bei Oxley (1992a, Abschnitt 1.8). Er ist jedoch so erhellend, dass er hier wiedergegeben werden soll. Beweis. Der Algorithmus terminiert offenbar nach r = r(m) Schritten mit einer Basis A = A r = {x 0, x 1,..., x r 1 }. Sei B = {y 0, y 1,..., y r 1 } eine beliebige Basis von M mit w(y 0 ) w(y 1 ) w(y r 1 ). Die Behauptung folgt nun mit dem folgenden Lemma. Lemma 3.3. Für 0 k < r gilt w(x k ) w(y k ). Beweis. Annahme des Gegenteils. Sei k der kleinste Index mit w(x k ) > w(y k ). Sei I 1 := {x 0, x 1,..., x k 1 } und I 2 := {y 0, y 1,..., y k }. Da I 1 < I 2 gibt es nach (I3) ein y t I 2 \ I 1, so dass I 1 y t I. Da nun aber w(y t ) w(y k ) < w(x k ) laut Annahme ist, hätte der Greedy-Algorithmus y t statt x k wählen müssen, um A k+1 zu bilden, Widerspruch. Die Aussage des Lemmas 3.3 ist wesentlich stärker als von Satz 3.2 benötigt. Nicht nur ist das Gesamtgewicht von A minimal, auch das Gewicht jedes einzelnen Basiselements ist kleiner oder gleich dem des korrespondierenden Elementes einer beliebigen anderen Basis. Wir werden darauf im nächsten Abschnitt zurückkommen. Wie in der Einleitung schon erwähnt, gilt in gewisser Weise sogar die Umkehrung von Satz 3.2. Während es zwar andere Strukturen gibt, auf denen der Greedy-Algorithmus funktioniert, so sind doch die endlichen Matroide genau diejenigen endlichen Unabhängigkeitssysteme, für die das der Fall ist. Definition 3.4. Sei E eine (endliche) Menge und I P(E) ein System von Teilmengen von E. Dann heißt das Paar U = (E, I ) (endliches) Unabhängigkeitssystem, falls die Unabhängigkeitsaxiome (I1) und (I2) erfüllt sind. Soweit anwendbar gilt für Unabhängigkeitssysteme die gleiche Terminologie wie für Matroide. Die Elemente von I heißen unabhängige Mengen, maximale unabhängige Mengen heißen Basen usw. Satz 3.5. Sei U = (E, I ) ein endliches Unabhängigkeitssystem. Für jede Gewichtsfunktion w : E R liefere der Greedy-Algorithmus 4 eine Basis A mit minimalem Gewicht. Dann ist U ein endliches Matroid. Der folgende Beweis nutzt die Formulierung des Optimierungsproblems als Maximierungsproblem. Es sei nochmals darauf hingewiesen, dass Minimierungs- und Maximierungsprobleme äquivalent sind, da sie ineinander überführt werden können. 23